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從碎片化到标准化，服务机器人“应势而变”。
餐厅里的送餐机器人、仓库里的巡检服务机器人、酒店大堂里的智能客服机器人、机场中的行李服务机器人、校园里的送快递机器人、疫情防控期间的消毒机器人……当下，各式各样的服务机器人出现在现实场景中，尤其在新冠肺炎疫情发生之后，服务机器人在医疗、公共服务方面的应用更是被推上了新的高度。
服务机器人产业快速发展
近年来，随着人工智能技术的突破以及现实需求的变化，服务机器人在全球快速发展，其产业规模在近几年呈现出迅速扩大的态势，并且依然具有巨大的发展空间。
《中国机器人产业发展报告（2019年）》数据显示，2014—2018年全球服务机器人销售额由35.1亿美元增长至82.9亿美元，年均复合增长率达23.97%。报告预计，2021年服务机器人销售额将达到131.4亿美元，且近三年（2019—2021年）的年均复合增长率将达到17.86%。
在中国，服务机器人行业增速尤为明显，尤其在2020年疫情防控催生的新需求以及新基建政策的加持下，我国服务机器人的发展被按下“加速键”。
36氪研究院发布的《2020年中国服务机器人行业研究报告》预计，2021年，中国服务机器人市场规模将达到38.6亿美元，约占全球市场的近30%，预计2013—2021年，年均复合增速为36%，高于全球服务机器人市场增速。
在实际落地应用中，服务机器人也早已突破了早期的实验室阶段和具备初步感觉与协调能力的萌芽阶段，走向了多方实际应用的落地阶段。如今，服务机器人已在工业、商业（包括零售、餐饮、医疗等领域）、家庭生活等领域获得广泛的应用。
从碎片化到标准化
服务机器人落地应用的快速增长固然可喜，但由于服务机器人使用场景众多，且大小、形态、功能各异，服务机器人市场呈现碎片化的态势。碎片化需求也成为服务机器人行业发展的一大壁垒——不仅增加了计算负载，也延长了制造周期，成本也随之增加。
这种碎片化的现象，给服务机器人的设计、制造等环节带来了诸多方面的挑战，主要表现为以下几点：
计算负载增加。现代服务机器人采用计算机视觉和深度传感器/摄像头等技术，对光学雷达进行有效补充，以识别对象和避免碰撞。随着应用种类的扩展，计算模块在为导航和操作提供计算能力的同时，还需额外的算力来支持AI（人工智能）工作负载、媒体处理以及其他相关操作，大大增加了计算负载。
设计、验证周期变长。服务机器人是一个碎片化的行业，机器人大小不一、功能各异，由于具体应用要求不同，每一个使用案例所需的设计和验证周期都会受到影响，制造成本也随着增加。
显然，这是服务机器人在发展过程中衍生出的痛点。但从另一个角度来看，这也是其应用落地后对技术提出的新要求——能不能解决服务机器人碎片化场景带来的问题，成为服务机器人进一步渗透应用场景的一道门槛。
对此，英特尔公司设计出一款能够适应服务机器人执行不同工作负载的计算模块，即“可扩展计算模块设计”。
英特尔智能移动“可扩展计算模块设计”主要由两部分组成——主计算板和I/O（输入/输出）扩展板。
主计算板采用标准的 3.5 英寸外形规格，能够在降低成本的同时适应体形更小的服务机器人。其外观配有可选的板载扩展模块，提供Wi-Fi（无线通信技术）和蜂窝连接来扩展其可用性。具体表现方面，主计算板主要提供针对成本优化的基础平台。这一基础平台既能提供导航模块所需的I/O连接，也能为马达控制器提供连接，以驱动滚轮或机械腿在周围活动。
主计算板通过提供导航模块所需的I/O连接使能（负责控制信号的输入和输出），从而导航模块。导航模块依赖一组外围设备（如光学雷达、深度摄像头和近距离感应器）为其提供的输入数据，来执行自我定位和地图构建/解释功能。
I/O扩展板是为满足服务机器人厂商的需求而设计的。这一扩展板能够自定义引脚（从芯片内部电路引出与外围电路的接线，所有的引脚构成了这块芯片的接口）分配。I/O扩展板上的PCIe 4X插槽（周边元件扩展接口的插槽）、USB 2.0、USB 3.0等连接口，能够支持应用模块的I/O连接。
总的来说，英特尔公司通过“标准化模块设计”解决服务机器人面临的碎片化痛点。对于这一解决方案，嵌入式计算机产品方案提供商——康士达科技有限公司首席技术官王景元表示：“标准化是趋势。”王景元指出，一个服务机器人产品从设计到最终的成熟要经历一个漫长的验证过程。如果有一个能够缩短验证周期的标准化模块设计，那么当产品成熟稳定之后，厂商就不用重复设计，大大地提升了效率。
个性化与定制化
服务机器人应用于各种各样的场景中，且功能各异。标准化模块设计被广泛应用，是否会导致产品差异性降低，出现千篇一律的情况？
对于这一问题，多位技术专家给出了答案。
英特尔公司物联网事业部中国区高级市场总监陆英洁表示，在主板方面，厂商可以根据不同机器人的算力需求配置不同的CPU（中央处理器），增加不同机器人的用途，而I/O扩展板也可以满足对不同传感器、不同功能的支持。
陆英洁明确表示，这种标准化的参考设计并不会导致差异性降低，反而能够做出一些更加差异化的机器人。
除了在硬件层面的解析，英特尔公司物联网事业部中国区首席技术官张宇博士还从软件层面对这一问题进行了进一步解答。他表示，英特尔智能移动机器模块在提供满足计算要求的硬件外，还提供了多个部分的软件设计，其中包括最底层的操作系统支持、机器人方面的ROS（机器人操作系统）支持、容器化的管理支持等。据张宇介绍，英特尔公司基于自身现有硬件平台开发了一种可以加快高性能计算机视觉和深度学习视觉应用开发速度的工具套件OpenVINO。这款套件也能够实现底层功能的提速。
不过，这些软件应用大多还处于基础层面，而对于更上层的功能开发，则需由开发者根据不同厂商的需求自行开发。机器人厂商需要将实际应用相关的软件与原有的基础功能进行集成，从而设计出满足特定场景应用的专有软件系统，通过软件应用差异化来实现不同行业的定制化。
技术的推进仅是第一步，应用才是服务机器人落地的关键所在。今年4月15日，英特尔公司与科沃斯商用机器人公司、思岚科技共同签署了合作备忘录，三方将在智能移动机器人解决方案及产品的协同研发与资源共享等方面展开交流与合作。
服务机器人的未来
解决了碎片化问题，服务机器人的下一步该朝着什么方向发展？
张宇认为，未来机器人应是自主的。在他看来，服务机器人是物联网行业的分支，而物联网同样是一个碎片化市场。但在碎片化场景下，物联网行业的发展其实是有规律可循的，即从互连系统到智能系统，再从智能系统到自主系统。
机器人的发展同样如此。早期的机器人解决的是数据互连的问题，到了第二代，机器人开始进行一些智能化处理，譬如对采集到的书籍进行分析，从而得到一些有用的信息进行决策。未来，机器人将朝着自主方向发展。
“自主机器人会根据人的目的和意图，在众多的模型库中选择一个适合某个特定场景的模型，然后自主训练得到一个可用的模型结构以及参数。即使数据库里没有可用的结构，机器人也可以根据一些规则设计出一个新的结构，来满足应用场景的需求，这是自主化机器人未来需要达到的目标。”张宇说。
（编辑 宦菁 huanjing0511@sohu.com）
餐厅里的送餐机器人、仓库里的巡检服务机器人、酒店大堂里的智能客服机器人、机场中的行李服务机器人、校园里的送快递机器人、疫情防控期间的消毒机器人……当下，各式各样的服务机器人出现在现实场景中，尤其在新冠肺炎疫情发生之后，服务机器人在医疗、公共服务方面的应用更是被推上了新的高度。
服务机器人产业快速发展
近年来，随着人工智能技术的突破以及现实需求的变化，服务机器人在全球快速发展，其产业规模在近几年呈现出迅速扩大的态势，并且依然具有巨大的发展空间。
《中国机器人产业发展报告（2019年）》数据显示，2014—2018年全球服务机器人销售额由35.1亿美元增长至82.9亿美元，年均复合增长率达23.97%。报告预计，2021年服务机器人销售额将达到131.4亿美元，且近三年（2019—2021年）的年均复合增长率将达到17.86%。
在中国，服务机器人行业增速尤为明显，尤其在2020年疫情防控催生的新需求以及新基建政策的加持下，我国服务机器人的发展被按下“加速键”。
36氪研究院发布的《2020年中国服务机器人行业研究报告》预计，2021年，中国服务机器人市场规模将达到38.6亿美元，约占全球市场的近30%，预计2013—2021年，年均复合增速为36%，高于全球服务机器人市场增速。
在实际落地应用中，服务机器人也早已突破了早期的实验室阶段和具备初步感觉与协调能力的萌芽阶段，走向了多方实际应用的落地阶段。如今，服务机器人已在工业、商业（包括零售、餐饮、医疗等领域）、家庭生活等领域获得广泛的应用。
从碎片化到标准化
服务机器人落地应用的快速增长固然可喜，但由于服务机器人使用场景众多，且大小、形态、功能各异，服务机器人市场呈现碎片化的态势。碎片化需求也成为服务机器人行业发展的一大壁垒——不仅增加了计算负载，也延长了制造周期，成本也随之增加。
这种碎片化的现象，给服务机器人的设计、制造等环节带来了诸多方面的挑战，主要表现为以下几点：
计算负载增加。现代服务机器人采用计算机视觉和深度传感器/摄像头等技术，对光学雷达进行有效补充，以识别对象和避免碰撞。随着应用种类的扩展，计算模块在为导航和操作提供计算能力的同时，还需额外的算力来支持AI（人工智能）工作负载、媒体处理以及其他相关操作，大大增加了计算负载。
设计、验证周期变长。服务机器人是一个碎片化的行业，机器人大小不一、功能各异，由于具体应用要求不同，每一个使用案例所需的设计和验证周期都会受到影响，制造成本也随着增加。
显然，这是服务机器人在发展过程中衍生出的痛点。但从另一个角度来看，这也是其应用落地后对技术提出的新要求——能不能解决服务机器人碎片化场景带来的问题，成为服务机器人进一步渗透应用场景的一道门槛。
对此，英特尔公司设计出一款能够适应服务机器人执行不同工作负载的计算模块，即“可扩展计算模块设计”。
英特尔智能移动“可扩展计算模块设计”主要由两部分组成——主计算板和I/O（输入/输出）扩展板。
主计算板采用标准的 3.5 英寸外形规格，能够在降低成本的同时适应体形更小的服务机器人。其外观配有可选的板载扩展模块，提供Wi-Fi（无线通信技术）和蜂窝连接来扩展其可用性。具体表现方面，主计算板主要提供针对成本优化的基础平台。这一基础平台既能提供导航模块所需的I/O连接，也能为马达控制器提供连接，以驱动滚轮或机械腿在周围活动。
主计算板通过提供导航模块所需的I/O连接使能（负责控制信号的输入和输出），从而导航模块。导航模块依赖一组外围设备（如光学雷达、深度摄像头和近距离感应器）为其提供的输入数据，来执行自我定位和地图构建/解释功能。
I/O扩展板是为满足服务机器人厂商的需求而设计的。这一扩展板能够自定义引脚（从芯片内部电路引出与外围电路的接线，所有的引脚构成了这块芯片的接口）分配。I/O扩展板上的PCIe 4X插槽（周边元件扩展接口的插槽）、USB 2.0、USB 3.0等连接口，能够支持应用模块的I/O连接。
总的来说，英特尔公司通过“标准化模块设计”解决服务机器人面临的碎片化痛点。对于这一解决方案，嵌入式计算机产品方案提供商——康士达科技有限公司首席技术官王景元表示：“标准化是趋势。”王景元指出，一个服务机器人产品从设计到最终的成熟要经历一个漫长的验证过程。如果有一个能够缩短验证周期的标准化模块设计，那么当产品成熟稳定之后，厂商就不用重复设计，大大地提升了效率。
个性化与定制化
服务机器人应用于各种各样的场景中，且功能各异。标准化模块设计被广泛应用，是否会导致产品差异性降低，出现千篇一律的情况？
对于这一问题，多位技术专家给出了答案。
英特尔公司物联网事业部中国区高级市场总监陆英洁表示，在主板方面，厂商可以根据不同机器人的算力需求配置不同的CPU（中央处理器），增加不同机器人的用途，而I/O扩展板也可以满足对不同传感器、不同功能的支持。
陆英洁明确表示，这种标准化的参考设计并不会导致差异性降低，反而能够做出一些更加差异化的机器人。
除了在硬件层面的解析，英特尔公司物联网事业部中国区首席技术官张宇博士还从软件层面对这一问题进行了进一步解答。他表示，英特尔智能移动机器模块在提供满足计算要求的硬件外，还提供了多个部分的软件设计，其中包括最底层的操作系统支持、机器人方面的ROS（机器人操作系统）支持、容器化的管理支持等。据张宇介绍，英特尔公司基于自身现有硬件平台开发了一种可以加快高性能计算机视觉和深度学习视觉应用开发速度的工具套件OpenVINO。这款套件也能够实现底层功能的提速。
不过，这些软件应用大多还处于基础层面，而对于更上层的功能开发，则需由开发者根据不同厂商的需求自行开发。机器人厂商需要将实际应用相关的软件与原有的基础功能进行集成，从而设计出满足特定场景应用的专有软件系统，通过软件应用差异化来实现不同行业的定制化。
技术的推进仅是第一步，应用才是服务机器人落地的关键所在。今年4月15日，英特尔公司与科沃斯商用机器人公司、思岚科技共同签署了合作备忘录，三方将在智能移动机器人解决方案及产品的协同研发与资源共享等方面展开交流与合作。
服务机器人的未来
解决了碎片化问题，服务机器人的下一步该朝着什么方向发展？
张宇认为，未来机器人应是自主的。在他看来，服务机器人是物联网行业的分支，而物联网同样是一个碎片化市场。但在碎片化场景下，物联网行业的发展其实是有规律可循的，即从互连系统到智能系统，再从智能系统到自主系统。
机器人的发展同样如此。早期的机器人解决的是数据互连的问题，到了第二代，机器人开始进行一些智能化处理，譬如对采集到的书籍进行分析，从而得到一些有用的信息进行决策。未来，机器人将朝着自主方向发展。
“自主机器人会根据人的目的和意图，在众多的模型库中选择一个适合某个特定场景的模型，然后自主训练得到一个可用的模型结构以及参数。即使数据库里没有可用的结构，机器人也可以根据一些规则设计出一个新的结构，来满足应用场景的需求，这是自主化机器人未来需要达到的目标。”张宇说。
（编辑 宦菁 huanjing0511@sohu.com）